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双重差分评估政策效应

以「智慧城市试点」为准自然实验,用城市面板数据做多期双重差分,检验试点对城市创新的影响,做平行趋势检验、安慰剂检验,并用 PSM-DID 做稳健性检验。

智能体怎么做

  1. 模拟城市面板按要求生成 285 个城市 2006–2019 年的面板,97 个试点城市分三批进入;有意加入「选择性入选」和「宽带中国」同期政策两个干扰,真实效应设为 0.084,便于检验方法能否还原。
  2. 多期 DID 基准回归控制城市和年份固定效应、按城市聚类,系数 0.075(p<0.01);专门说明交错处理下双向固定效应可能有偏,并用 BJS 插补估计量对照,得 0.078,接近真实值。
  3. 平行趋势与安慰剂政策前 4 期系数联合检验 p=0.46,未发现违背平行趋势;效应逐年增强到约 0.13。随机置换 1000 次,安慰剂系数均值接近 0,没有一次达到真实估计;政策时间提前 2、3 年也不显著。
  4. PSM-DID 与其他稳健性Logit 倾向得分匹配后,1:1 近邻 0.083、1:3 近邻 0.079;控制「宽带中国」后 0.066,改为省级聚类仍显著;并主动披露匹配后仍有 3 个变量的标准化偏差超过 10%。

运行截图

PaperOK科研助手中这次对话的实际界面。

双重差分评估政策效应 运行截图:先说明数据是模拟的、真实效应已知,再给出基准估计和各项检验的结论
先说明数据是模拟的、真实效应已知,再给出基准估计和各项检验的结论点击查看大图
双重差分评估政策效应 运行截图:在右侧打开事件研究图,左侧列出报告、表格、图和代码
在右侧打开事件研究图,左侧列出报告、表格、图和代码点击查看大图

运行结果

以下文件由智能体在应用中实际生成,未做修改。

双重差分评估政策效应:事件研究:政策前系数联合检验 p=0.46,入选后效应逐年增强,5 年后约 0.13
事件研究:政策前系数联合检验 p=0.46,入选后效应逐年增强,5 年后约 0.13 · 下载报告、数据与代码
双重差分评估政策效应:1000 次随机置换的安慰剂检验:系数以 0 为中心,真实估计 0.075 远在分布之外
1000 次随机置换的安慰剂检验:系数以 0 为中心,真实估计 0.075 远在分布之外
双重差分评估政策效应:PSM 1:1 匹配后,试点与非试点城市的倾向得分分布基本重合
PSM 1:1 匹配后,试点与非试点城市的倾向得分分布基本重合

把这个案例导入到软件里

这次运行的完整对话:打开后能看到每一步做了什么、打开生成的文件,还可以接着提问修改。

已经装好最新版 PaperOK科研助手:点「在软件中打开」,软件会自动下载并打开这个案例;也可以在软件左侧的「案例库」里找到它。点了没反应,就按下面的步骤手动导入:

  1. 安装 PaperOK科研助手需要 1.0.1 及以上版本,可以在下载页获取。
  2. 下载案例文件 paperok-case-did-policy.zip(552 KB),下载后不用解压。
  3. 导入打开软件,在左侧栏「对话」标题右边点上传图标(导入对话),选择刚下载的 zip。
  4. 查看或继续导入完成后,这个案例会出现在对话列表最上方:展开「工作过程」看每一步,右侧文件区可以打开生成的文件,也可以直接在输入框里接着提要求。

为控制体积,超过 100 MB 的原始数据和运行环境(如 Python 虚拟环境)没有打包进去,需要重新运行时模型会自动下载或安装。对话里出现的本机路径已做匿名处理。